경영통계학 척도 4개 설문항목 개발

문서 내 토픽

1. 명목척도(Nominal Scale)

조사대상의 속성과 범주를 구분하는 목적으로 사용되는 척도로, 가장 적은 정보량을 포함합니다. 순서나 거리, 원점의 개념이 없어 숫자로 변환해도 순서나 크기는 의미가 없습니다. 단순한 구분 기호일 뿐 변수 간 사칙연산이 불가능합니다. 예시로는 라면 브랜드 선택, 영상매체 종류, 생물학적 성별, 거주 지역 등이 있으며, 운동선수의 등번호처럼 숫자 간 차이로 서열과 크기를 측정할 수 없습니다.
2. 서열척도(Ordinal Scale)

조사대상의 속성 크기를 측정하고 서로 간의 순서를 파악하는 척도입니다. 명목척도의 구분 기능과 함께 성적 1등, 2등, 3등처럼 서열로 구분하여 측정할 수 있습니다. 조사대상 간 우위에 대한 정보를 포함하지만, 순서 간 간격은 알 수 없습니다. 예시로는 만족도, 신뢰도, 회원등급, 이미지 평가, 환경문제 심각도 등이 있습니다.
3. 등간척도(Interval Scale)

서열척도의 정보와 조사대상의 상대적 크기 차이를 함께 비교할 수 있는 척도입니다. 온도처럼 동일한 간격으로 나뉘어 상대적 차이를 더하거나 뺄 수 있습니다. 그러나 절대 0점이 존재하지 않아 곱하기나 나누기는 불가능합니다. 예시로는 운전면허 종류, TV 인치, 자동차 배기량, 한국사검정시험 등급, 지능지수 등이 있습니다.
4. 비율척도(Ratio Scale)

가장 많은 정보를 포함하는 척도로, 순서 정보, 상대적 크기 정보, 절대적 기준을 통한 비율 정보를 모두 포함합니다. 절대 기준인 0이 존재하여 가감승제가 모두 가능합니다. 예를 들어 10kg은 5kg의 두 배라고 할 수 있습니다. 예시로는 월평균 온라인 구매횟수, 월평균 외식횟수, 등산 횟수, 온라인 게임 시간, 월평균 저축액 등이 있습니다.

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1. 명목척도(Nominal Scale)

명목척도는 데이터 분석의 기초적이면서도 중요한 측정 수준입니다. 이는 단순히 범주를 분류하는 역할을 하며, 숫자나 순서의 의미가 없습니다. 예를 들어 성별, 혈액형, 국적 등이 명목척도에 해당합니다. 명목척도의 장점은 정성적 데이터를 체계적으로 정리할 수 있다는 점이며, 빈도 분석이나 카이제곱 검정 등의 통계 분석에 활용됩니다. 다만 산술 연산이 불가능하고 평균이나 표준편차를 구할 수 없다는 한계가 있습니다. 현대 데이터 분석에서 명목척도는 여전히 필수적이며, 특히 범주형 데이터 처리에 있어 기본이 되는 개념입니다.
2. 서열척도(Ordinal Scale)

서열척도는 명목척도보다 한 단계 발전된 측정 수준으로, 데이터 간의 순서 관계를 나타냅니다. 만족도 조사의 '매우 만족', '만족', '보통', '불만족' 같은 등급이나 학점, 순위 등이 서열척도의 예입니다. 서열척도의 강점은 순서 정보를 포함하므로 대소 비교가 가능하다는 점입니다. 그러나 각 범주 간의 간격이 동일하지 않아 산술 연산은 여전히 제한적입니다. 실무에서 서열척도는 설문조사와 만족도 평가에 광범위하게 사용되며, 스피어만 상관계수 같은 비모수 통계 분석에 적합합니다. 데이터의 순서 정보를 활용하면서도 과도한 가정을 피할 수 있어 실용적입니다.
3. 등간척도(Interval Scale)

등간척도는 서열척도의 특성에 더해 동일한 간격을 가진 측정 수준입니다. 온도(섭씨), IQ 점수, 시험 성적 등이 등간척도에 해당합니다. 등간척도의 주요 특징은 각 단위 간의 간격이 의미 있고 동일하다는 점으로, 이를 통해 덧셈과 뺄셈이 가능합니다. 따라서 평균과 표준편차 같은 기술통계량을 계산할 수 있으며, t-검정 같은 모수 통계 분석도 가능합니다. 다만 절대 영점이 없어 비율 해석이 불가능합니다. 예를 들어 20도는 10도의 2배 뜨겁다고 말할 수 없습니다. 등간척도는 심리학, 교육학, 사회과학 연구에서 매우 중요하며, 많은 실증 연구에서 활용되는 핵심적인 측정 수준입니다.
4. 비율척도(Ratio Scale)

비율척도는 네 가지 측정 수준 중 가장 높은 수준으로, 절대 영점을 가지고 있습니다. 길이, 무게, 나이, 소득, 판매량 등이 비율척도의 예입니다. 비율척도의 가장 큰 장점은 모든 산술 연산이 가능하고 비율 해석이 가능하다는 점입니다. 예를 들어 10kg은 5kg의 2배라고 명확하게 말할 수 있습니다. 따라서 기하평균, 변동계수 등 모든 통계 분석 기법을 적용할 수 있으며, 가장 강력한 통계 분석이 가능합니다. 비율척도는 자연과학, 공학, 경제학 등 정량적 연구에서 광범위하게 사용됩니다. 데이터의 질이 높고 정보량이 풍부하여 가장 정밀한 분석과 예측이 가능하며, 현대 빅데이터 분석에서 매우 중요한 역할을 합니다.

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